本文關(guān)鍵詞： 遺傳算法 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 電流監(jiān)測(cè) 刀具磨損　出處：《河南理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為提高數(shù)控成形銑齒生產(chǎn)率、降低成本和避免安全隱患,需要對(duì)刀具的磨損狀態(tài)進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。首先基于電流監(jiān)測(cè)法搭建了數(shù)控成形銑刀的磨損電流監(jiān)測(cè)系統(tǒng),然后確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中用于刀具磨損診斷的輸入特征量和目標(biāo)特征量,并應(yīng)用Matlab軟件對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,最后利用遺傳算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行優(yōu)化。測(cè)試結(jié)果表明,刀具磨損狀態(tài)預(yù)測(cè)率達(dá)92.78%以上,具有一定的工程應(yīng)用價(jià)值。
[Abstract]:In order to improve the productivity of NC forming milling teeth, reduce the cost and avoid the hidden danger of safety, it is necessary to accurately predict the wear state of the cutter. Firstly, based on the current monitoring method, the wear current monitoring system of NC forming milling cutter is built. Then, the input and target characteristic quantities used in tool wear diagnosis in BP neural network are determined, and the sample data are normalized and trained by Matlab software. Finally, the BP neural network model is optimized by genetic algorithm. The test results show that the prediction rate of tool wear state is more than 92.78%, which has certain engineering application value.
【作者單位】： 新鄉(xiāng)學(xué)院機(jī)電工程學(xué)院;河南理工大學(xué)機(jī)械與動(dòng)力工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家“863”計(jì)劃項(xiàng)目(2013AA040103) 國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51175153/E050903)
【分類號(hào)】：TG714;TP183

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本文編號(hào)：1531833